Alors que les systèmes d’IA continuent d’évoluer, leur impact sur nos vies augmente également. Les questions d’éthique et les limites à y mettre sont en plein débat, notamment pour nous protéger d’une éventuelle prise de « pouvoir » des machines. Sera-t-il un jour possible de transférer une forme de conscience humaine à une machine alors que l’esprit humain n’a toujours pas livré tous ses secrets ? Et quelles en seraient les conséquences sur nos vies et nos façons de penser ? Les machines conscientes pourraient révolutionner la moralité en la basant sur des vues non anthropocentrées.
Pendant de nombreux siècles, scientifiques et philosophes ont débattu de la nature du cerveau et de sa relation avec l’esprit. Sur la base d’un dualisme intrinsèque, le corps est lié à l’esprit pour certains, quand pour d’autres les deux entités peuvent être comprises indépendamment. L’importance de ces débats acquiert encore plus de pertinence lorsque la question est posée dans l’optique de construire des machines capables de reproduire certaines capacités humaines, telles que l’émotion, les expériences subjectives, ou même la conscience.
Le problème est exacerbé lorsque certains scientifiques revendiquent une nouvelle génération d’ordinateurs, de machines et/ou de robots qui dépasseraient les capacités humaines. L’idée de ce dépassement implique la connaissance d’un ensemble de processus et de caractéristiques distinctifs qui définissent l’être humain — l’intelligence, le langage, la pensée abstraite, la création artistique et musicale, les émotions et les capacités physiques, entre autres —, qui commencent à émerger avec les nouvelles IA.
Avons-nous les technologies pour arriver à un tel achèvement d’une machine douée de conscience ? Connaissons-nous suffisamment le fonctionnement de notre esprit pour le modéliser et le transférer dans une machine ? Serons-nous capables de le maitriser ? Faisons le point sur les avancées dans le domaine des neurosciences et des intelligences artificielles, ainsi que des débats soulevés.
Cerveau et conscience immortelle ?
Électriquement, le cerveau reste en grande partie une boîte noire. Des signaux électriques lui sont envoyés via les nerfs et d’autres sont envoyés en réponse à travers notre corps, très schématiquement. Mais ce que tout cela signifie exactement est ouvert à beaucoup d’interprétations et à de controverses.
Le fait de créer une machine consciente est basé sur l’idée que les fonctions cérébrales ne font que coder et traiter des informations multisensorielles. Une fois ces fonctions établies et les schémas associés, il faut « simplement » les programmer dans un ordinateur.
Le milliardaire Elon Musk, PDG de SpaceX, Tesla, co-fondateur d’OpenAi, et récemment devenu PDG de Twitter, semble croire que les humains pourront éventuellement vivre éternellement, en téléversant leur conscience dans des robots. Une telle technologie sera une évolution progressive des formes actuelles de mémoire informatique, voire une évolution logique de l’espèce humaine dans la théorie du transhumanisme.
Elon Musk déclare à Insider : « Je pense que c’est possible. Nous pourrions télécharger les choses qui, selon nous, nous rendent si uniques. Maintenant, bien sûr, si vous n’êtes plus dans ce corps, cela fera certainement une différence, mais en ce qui concerne la préservation de nos souvenirs, de notre personnalité, je pense que nous pourrions le faire ».
Mais certains scientifiques ne sont pas de cet avis : ils sont catégoriques sur le fait qu’il restera impossible de créer un ordinateur ayant la conscience d’un être humain ou de lui en transférer une.
Un cerveau ne fonctionne pas comme un ordinateur
Dans un article publié par The Conversation, Subhash Kak, professeur à l’Université d’Oklahoma, explique que le cerveau intègre et comprime plusieurs composants d’une expérience, y compris la vue et l’odorat — qui ne peuvent tout simplement pas être gérés de la manière dont les ordinateurs d’aujourd’hui détectent, traitent et stockent les données.
Certains experts du cerveau sont totalement hostiles à une analogie entre cerveau et ordinateur. Dans une étude de l’Université de Princeton, ils expliquent que ce modèle cerveau-ordinateur obscurcit les propriétés physiques complexes du cerveau, car il ignore ce qu’on appelle les propriétés émergentes — les propriétés qui « émergent » au fur et à mesure qu’un système fonctionne et qui ne peuvent pas être prédites uniquement à partir de l’étude de ses composants.
Ils soutiennent que le mécanisme de la conscience, notamment, est une propriété émergente, et donc inaccessible tant que nous continuons à essayer de comprendre le cerveau en matière de composants informatiques. Ce groupe de neuroscientifiques estime qu’un aperçu du cerveau sera obtenu par des études de comportement, et non par comparaison avec des ordinateurs. Et donc le transfert de notre conscience dans un ordinateur ne serait qu’une chimère.
Les neuroscientifiques soulignent que l’accent mis sur l’étude de l’interaction du cerveau avec les sens, comme le font la majorité des études sur le cerveau, ignore la véritable singularité du cerveau : son contrôle du comportement.
C’est le traitement et la traduction des informations sensorielles en comportements appropriés qui, selon eux, sont la clé pour comprendre le fonctionnement réel du cerveau. Malheureusement, nous savons peu de choses sur la façon dont le cerveau contrôle les comportements du corps et, selon eux, nous n’y arriverons jamais en étudiant uniquement les détails des circuits neuronaux.
Des cerveaux informatiques, mais sans conscience ?
Avec environ 100 milliards de cellules nerveuses, chacune étant connectée à environ 10 000 autres neurones, le réseau neuronal naturel du cerveau est très complexe. En particulier, la capacité de traiter de nombreux stimuli et signaux en parallèle est encore sous-développée dans les ordinateurs.
Depuis juin 2016, le supercalculateur le plus rapide au monde, Sunway TaihuLight, effectue 93 quadrillions de calculs par seconde ou 93 pétaFLOPS. De plus, récemment, des scientifiques de l’Université de Stanford (États-Unis) et de l’University College Dublin (Irlande) ont mis au point un nouveau type d’ordinateur quantique qui pourrait être en mesure de se frotter à des problèmes de physique encore jamais résolus.
Les experts estiment que même une réplication grossière du cerveau humain nécessiterait une machine capable d’au moins 20 pétaFLOPS, en supposant 100 milliards de cellules cérébrales, 200 déclenchements par seconde et 1000 connexions par cellule. Sunway TaihuLight est plus de neuf fois plus rapide que cela. Mais comme mentionné précédemment, notre cerveau est bien plus qu’une simple machine à calculer.
En 2020, une équipe de l’Allen Institute for Brain Science de Seattle, aux États-Unis, a cartographié la structure 3D de tous les neurones compris dans un millimètre cube du cerveau d’une souris — une étape considérée comme extraordinaire. Mais pour ce faire, ils se sont appuyés sur 25 000 coupes fines de tissu cérébral.
VIDÉO : Des tranches ultrafines de cerveaux de souris illustrent la façon dont les cellules cérébrales communiquent à la plus petite échelle. © Allen Institute for Brain Science
Dans un article de The Conversation, Guillaume Thierry, professeur de neurosciences cognitives à l’Université de Bangor, explique que la même technique devrait être appliquée à notre cerveau — d’un volume d’environ 1,26 million de millimètres cubes — pour le transférer, car seules des informations très grossières peuvent être extraites des scintigraphies cérébrales. L’information dans le cerveau et la conscience sont stockées dans chaque détail de sa structure physique et des connexions entre les neurones.
C’est pourquoi des scientifiques de l’Université de Loughborough explorent comment les nouvelles avancées technologiques peuvent aider à créer un cerveau artificiel, sans passer par l’étape de la découpe. Pour cela, ils ont recréé les systèmes de neurones naturels dans des ordinateurs, en utilisant des réseaux de neurones artificiels.
Le Dr Pavel Borisov, physicien expérimental et son collègue Sergey, déclarent dans un communiqué : « Les neurones biologiques sont connectés par des synapses, tandis que les neurones artificiels sont connectés par des ‘poids’. Ces neurones simulés peuvent traiter les signaux d’entrée et de sortie d’autres neurones ».
Au fur et à mesure que ces programmes expérimentent de nouvelles données, de nouveaux poids sont attribués au sein des réseaux de neurones, de sorte que les signaux de sortie de neurones artificiels particuliers seront traités de manière légèrement différente. Par exemple, un réseau de neurones pourrait être entraîné à reconnaître les chats en lui montrant des milliers d’images de chats. Une fois formé, le système peut alors déterminer si de nouvelles images inconnues contiennent des chats.
Pourtant, même si les réseaux de neurones deviennent plus avancés, ils ne sont toujours pas aussi efficaces que notre cerveau. Ils fonctionnent en filtrant les informations utiles des données inutiles, plutôt qu’en reproduisant la capacité de réflexion humaine dans la compréhension des concepts. Après tout, nous n’avons pas besoin de voir des milliers de photos de chats juste pour en reconnaître un !
Moduler les neurones artificiels pour faire émerger une conscience
L’amélioration des réseaux de neurones nécessitera un matériel physique plus avancé. Une voie à suivre consiste à développer des circuits capables de se modifier activement lorsqu’ils rencontrent de nouvelles informations, ce qui est rendu possible par des dispositifs appelés memristors. Ils peuvent changer leur résistance en fonction de la quantité de courant qui les a traversés dans le passé. Essentiellement, cela leur donne une « mémoire ».
Les scientifiques de l’Université de Loughborough, mentionnés précédemment, expliquent : « Les memristors peuvent être utilisés pour remplacer les poids dans les algorithmes, donc au lieu de stocker tous ces nombres dans le programme, nous pouvons utiliser la résistance électrique de chaque memristor pour représenter ce poids ». Ils s’intéressent en particulier au cortex visuel.
De manière concrète, lorsque nos yeux captent de nouvelles informations visuelles, ils les convertissent en signaux électriques, qui passent dans une zone du cerveau appelée cortex visuel. Le cerveau encode les informations sur de courtes impulsions électriques, envoyées pour être traitées par d’autres neurones, permettant au réseau de modifier ses synapses en réponse aux nouvelles informations.
Pour recréer ce comportement dans des réseaux de neurones artificiels, Sergey et Pavel utilisent deux types de memristors. Ils expliquent : « Les memristors volatils reviennent au même état lorsque l’alimentation électrique est coupée, ils ne mémorisent donc pas ce qu’ils ont appris. Cependant, ils peuvent transformer l’information en une série de pointes électriques, permettant aux neurones artificiels de communiquer ».
En revanche, les memristors non volatils conservent leur mémoire lorsqu’ils sont éteints et ont une résistance qui dépend de l’intensité et de la polarité des pics de tension, ce qui les rend plus efficaces en tant que synapses artificielles. Sergey combine ces deux types de memristors pour mieux imiter le vrai cortex visuel.
De plus, une étude de septembre 2022 présente un nouveau modèle neuro-informatique du cerveau humain qui permettrait de mieux comprendre la façon dont il développe des capacités cognitives complexes. En effet, il décrit le développement neuronal sur trois niveaux hiérarchiques de traitement de l’information et d’acquisition de compétences cognitives : sensorimoteur, cognitif et conscient. Selon les auteurs, ce serait une étape clef pour espérer un jour aboutir à la création d’intelligences artificielles conscientes.
Bien que cela nécessiterait énormément de temps et de travail, il sera possible dans un futur plus ou moins lointain de se rapprocher un peu plus du fonctionnement de notre cerveau en termes mécanistes.
Maintenant, posons l’hypothèse que nous ayons réussi à reconstituer la structure complète du cerveau ainsi que chacune des connexions entre les cellules, et que nous ayons pu stocker et transférer la quantité astronomique de données représentant une conscience dans un ordinateur, nous serions confrontés à une grande inconnue : est-ce que cela est suffisant pour que la conscience apparaisse dans la machine ? Comment nous distinguer d’autres êtres vivants qui ont le même fonctionnement cérébral pour le traitement des données ?